10.7 C
Bogota
martes, febrero 27, 2024

Inteligencia Artificial y Machine Learning: Héroes. ¿y Villanos?

La ciberseguridad y el machine learning son dos áreas fundamentales para ESET, ya que nos permiten proteger a nuestros clientes de las amenazas cibernéticas cada vez más sofisticadas que existen en el mundo digital. ESET, compañía líder en detección proactiva de amenazas, analiza los puntos positivos y los negativos de la Inteligencia Artificial y Machine Learning.

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML), también conocido como aprendizaje automático, son tecnologías utilizadas desde hace ya algunos años para facilitar mecanismos y la toma de decisiones en rubros como el marketing, servicios de atención al cliente o incluso en ciberseguridad. De hecho, el informe Global AI Adoption de IBM asegura que el 29% de las organizaciones latinoamericanas ya tiene algún tipo de implementación de estas soluciones, mientras que el 43% está evaluando el uso de la tecnología.

La aplicación del Machine Learning en la detección de amenazas nos permite analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones que pueden ser indicativos de comportamientos malicioso y así ofrecer una protección más rápida y precisa, manteniéndonos a salvo de ataques de malware, phishing y otras amenazas“, explica Alexander Ramírez Duque, CEO de ESET Colombia – Frontech.

¿Por qué estas tecnologías pueden ser grandes aliadas para el cibercrimen?

Así como la IA y el ML pueden aportar grandes beneficios en el campo de la seguridad, debemos considerar que también son utilizadas por el cibercrimen para agilizar sus procesos y mejorar técnicas de ataque. En este sentido, hay herramientas que si bien no son creadas con fines maliciosos pueden tener un uso tergiversado por los cibercriminales en sus prácticas delictivas.

 

La aplicación de estas tecnologías en el mundo del cibercrimen puede facilitar algunas tareas y elevar el nivel de complejidad de ciertos ataques. Algunos ejemplos de las técnicas que pueden verse beneficiadas son la ingeniería social, la creación de imágenes falsas cada vez más reales (conocidas como deepfakes) e incluso el desarrollo de códigos maliciosos. También hay que mencionar el hecho de que al mismo tiempo se están desarrollando herramientas que ayudan a identificar más eficientemente la veracidad de este tipo de contenidos.

 

En el campo de la ciberseguridad, Machine Learning también ha aportado varios beneficios, incluyendo un escaneo eficiente, una detección más rápida y precisa. Particularmente en la industria antimalware, ML se refiere a tecnologías integradas en una solución que se alimentó con grandes cantidades de muestras debidamente etiquetadas por expertos y que aprendió a diferenciarlas. Debido a este entrenamiento, los algoritmos son capaces de analizar, identificar y actuar contra la mayoría de las amenazas potenciales, haciendo que las soluciones de seguridad sean más rápidas.

 

Si bien esto parece ser algo nuevo y novedoso, en ESET trabajamos con Machine Learning desde mediados de la década de los 90s. Además de brindar capas específicas de protección, con tecnologías dedicadas para cada tipo de amenaza, el ML brinda una capa fundamental para aquellas amenazas desconocidas, y permite nutrir con datos al resto de las tecnologías presentes en nuestras soluciones. La ciberseguridad y el Machine Learning son áreas en constante evolución, por lo que desde ESET se trabaja para estar siempre actualizados y ofrecer las herramientas y soluciones más avanzadas“, agregó Ramírez.

 

En conclusión, la combinación de la ciberseguridad y el Machine Learning es esencial para brindar una protección sólida y efectiva en el mundo digital actual, y en ESET estamos comprometidos en seguir innovando y mejorando para proteger a nuestros clientes de manera efectiva.

Para conocer más sobre seguridad informática visite el portal de noticias de ESET: https://www.welivesecurity.com/es/

Por otro lado, ESET invita a conocer Conexión Segura, su podcast para saber qué está ocurriendo en el mundo de la seguridad informática. Para escucharlo ingrese a: https://open.spotify.com/show/0Q32tisjNy7eCYwUNHphcw

Artículos Similares

Most Popular